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RSS订阅原创 QianWen2-0.5B模型本地部署实现Demo
使用Anconda创建一个Python环境，然后使用打开Playcharm创建一个新项目，打开Terminal，激活刚刚创建的环境。到这里，一个简单的部署本地大模型就部署好了，0.5B的模型在CPU上也可以运行。这里需要注意版本兼容问题，如果后续代码报错的话，大概率就是版本不兼容。下载Torch库与Transformers库。使用PIP指令下载modelscope。下载QianWen2-0.5B的模型。运行Demo调用存储到本地的大模型。注意保存模型的位置，复制下来。
2024-08-08 15:29:29
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原创 Pycharm上如何给github上下载的项目配置Python依赖包环境
打开控制台Terminal配置依赖包（记得将依赖包的requirement.txt文件放进项目中）打开控制台Terminal，输入下面的指令即可配置好依赖环境了。首先给项目配置python环境。选择自己本地Python的地址。
2024-07-24 16:32:41
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原创 cv2.imread()与Image.open()的区别
import PIL.Image as Imageimport cv2import numpy as npimg = cv2.imread('clean/img.png')img1 = Image.open('clean/img.png')print(type(img))# img1 = np.array(img1)print(type(img1))cv2.imread()可以直接将图片转化为数组。Image.open()得到的还是图片的格式，但可以通过一个np.array()函数来
2022-04-11 19:13:39
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原创 完成一个敏感词过滤程序，分别输入待过滤的文件名与保存过滤结果的文件名
这里写自定义目录标题完整代码如下基本可以实现所有功能，有一点缺陷就是*的数量上因为使用了正则无法匹配长度import rewords = []f = open(‘sensitive.txt’, ‘r’) # mode=‘r’ 只读就可以了lines = f.readlines()for line in lines:word = line.replace(’\n’, ‘’) # 去’\n’words.append(word)f.close()a = input(“输入需要过滤的文件名：”
2021-12-01 15:29:27
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空空如也
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